Co to jest przetwarzanie brzegowe?

Edge computing to nie tylko metodologia, ale także filozofia sieci, która koncentruje się przede wszystkim na zbliżeniu urządzeń komputerowych do sieci. Celem jest zmniejszenie wszelkiego rodzaju opóźnień w wykorzystaniu przepustowości. Mówiąc prościej, przetwarzanie brzegowe oznacza wykonywanie mniejszej liczby procesów w chmurze i migrację tych procesów do bardziej zlokalizowanego środowiska, takiego jak komputer użytkownika, urządzenie IoT lub serwer brzegowy. Wykonanie tego procesu zapewnia zmniejszenie komunikacji na duże odległości między klientem a serwerem.

Krawędź sieci

W przypadku wszystkich urządzeń internetowych krawędź sieci to miejsce, w którym urządzenie lub sieć lokalna zawierająca urządzenie komunikuje się z Internetem. Słowo edge można nazwać buzzwordem, a jego interpretacja jest dość zabawna. Na przykład komputer użytkownika lub procesor wewnątrz urządzenia IoT może być traktowany jako urządzenie brzegowe sieci; jednak router używany przez użytkownika lub dostawca usług internetowych jest również uwzględniany jako urządzenie brzegowe sieci. Należy tutaj zauważyć, że krawędź dowolnej sieci, z punktu widzenia bliskości, znajduje się bardzo blisko urządzenia; w przeciwieństwie do innych scenariuszy dotyczących serwerów w chmurze.

Różnica między przetwarzaniem brzegowym a innymi modelami obliczeniowymi

Historycznie rzecz biorąc, wczesne komputery były dużymi, nieporęcznymi maszynami, do których można było uzyskać dostęp za pośrednictwem terminala lub bezpośrednio. Jednak wraz z wynalezieniem komputerów osobistych, które przez dość długi czas były dość dominującym urządzeniem obliczeniowym, metodologia obliczeń była bardziej rozproszona. Uruchomiono wiele aplikacji, a dane były albo przechowywane na komputerze lokalnym, albo prawdopodobnie przechowywane w lokalnym centrum danych.

Jednak w przypadku przetwarzania w chmurze obserwujemy zmianę paradygmatu w sposobie realizacji procesu obliczeniowego. Wnosi znaczącą wartość, gdy dane są przechowywane w zarządzanym przez dostawcę centrum danych w chmurze lub w zbiorze wielu centrów danych. Korzystając z technologii przetwarzania w chmurze, użytkownicy mogą uzyskać dostęp do danych z dowolnego miejsca na świecie za pośrednictwem Internetu.

Ale drugą stroną jest to, że ze względu na odległość między użytkownikiem a lokalizacją serwera może pojawić się kwestia opóźnień. Przetwarzanie brzegowe przybliża użytkownika do lokalizacji serwera, dzięki czemu dane nie muszą przebyć dużej odległości. W skrócie

• Początki informatyki obejmowały aplikacje działające na jednym komputerze, a także przechowywane tam dane
• Personal Computing, który zaowocował zdecentralizowanymi aplikacjami działającymi w środowisku lokalnym
• Przetwarzanie w chmurze obejmuje aplikacje działające centralnie w centrach danych
• Edge Computing zapewnia, że ​​aplikacje są bliżej użytkowników, a dane są przechowywane na urządzeniu lokalnym lub na serwerze brzegowym.

Przykłady obliczeń brzegowych

Rozważmy sytuację, w której w budynku znajduje się wiele kamer z czujnikami IoT o wysokiej rozdzielczości. Kamery te dostarczają po prostu nieprzetworzony materiał wideo i stale przesyłają je strumieniowo do serwera w chmurze. Na serwerze filmy są przetwarzane przez aplikację do wykrywania ruchu, która przechwytuje wszystkie ruchy i przechowuje materiał wideo na serwerze w chmurze. Wyobraź sobie, jak duże obciążenie poddawana jest infrastrukturze internetowej budynku z powodu dużego zużycia przepustowości spowodowanego dużymi plikami wideo. Ponadto serwer w chmurze jest bardzo obciążony, ponieważ musi przechowywać te pliki wideo.

Teraz, jeśli przeniesiemy aplikację czujnika ruchu na krawędź sieci, każda kamera może wykorzystać moc swojego wewnętrznego komputera do uruchomienia aplikacji czujnika ruchu, a następnie przesłać ją na serwer w chmurze w razie potrzeby. Spowoduje to znaczne zmniejszenie wykorzystania przepustowości, ponieważ duża część materiału z kamery nie będzie potrzebna do przesłania do serwera w chmurze.

Co więcej, serwer w chmurze będzie teraz przechowywać tylko krytyczny materiał wideo, w przeciwieństwie do całego zrzutu w poprzednim przypadku.

(Przeczytaj też: Jak Edge Computing zmienia przyszłość technologii )

Potencjalne przypadki użycia przetwarzania brzegowego

• Monitorowanie systemów bezpieczeństwa, jak wspomniano powyżej
• Inteligentne urządzenia IoT, które mogą łączyć się z Internetem, uruchamiając aplikację lub kod w samym urządzeniu, zamiast robić to na serwerze w chmurze
• Samojezdne samochody, które muszą mieć natychmiastową reakcję zamiast pobierać informacje z serwera
• Urządzenia medyczne używane do monitorowania krytycznych parametrów muszą działać w czasie rzeczywistym, zamiast czekać na aktualizacje z serwera

(Przeczytaj również: Dlaczego przetwarzanie brzegowe ma kluczowe znaczenie dla Internetu rzeczy )

Końcowe przemyślenia

Wdrożenie i przyjęcie przetwarzania brzegowego spowodowało zmianę paradygmatu w dziedzinie analityki danych w nowy wymiar. Więcej organizacji jest zależnych od tej technologii, która jest całkowicie oparta na danych, oraz organizacji, które wymagają natychmiastowych i błyskawicznych wyników. Istnieje wiele platform internetowych oferujących certyfikowane kursy na temat przetwarzania brzegowego.

Nie ma znaczenia, jaki rodzaj przetwarzania brzegowego Cię interesuje – czy to cloud edge, IoT edge, czy mobile edge, ważne jest, aby odpowiednie rozwiązanie mogło pomóc w osiągnięciu następujących celów organizacyjnych:

• Zarządzaj dystrybucją oprogramowania na dużą skalę
• Wykorzystaj moc i elastyczność technologii open source
• Zwiąż się z partnerem, który jest zaufany w tej dziedzinie i ma odpowiednią wiedzę w zakresie domeny
• Zarządzaj wszelkimi obawami dotyczącymi bezpieczeństwa infrastruktury przetwarzania brzegowego